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| Kriterium |  Growth A/B Testing |  Decision Making Three-Point Estimation |  Product Discovery Smoke Test |  Growth Funnel Analysis |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn zwei Varianten gegeneinander stehen, entscheiden Diskussionen schnell nach Geschmack statt nach Wirkung. A/B Testing prüft Verhalten unter kontrollierten Bedingungen und trennt echte Verbesserung von Zufall oder Erwartungseffekt. | Bei Aufwand, Zeit oder Risiko wirkt ein einzelner Schätzwert oft zu glatt für die reale Unsicherheit. Three-Point Estimation zieht Optimismus, Wahrscheinlichkeitswert und Pessimismus zusammen und macht Spannbreiten belastbar. | Wenn Nachfrage nur grob verifiziert werden muss, prüft sie Interesse mit minimalem Aufwand. Sie misst, ob Menschen einen nächsten Schritt überhaupt wählen würden. | Wenn viele Besucher oder Nutzer unterwegs abspringen, bleibt der Grund hinter der Zahl oft verborgen. Funnel Analysis legt diese Übergänge offen und macht sichtbar, an welcher Stelle der Weg in sich zusammenfällt. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Mittel | Niedrig | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 1-4 Wochen | 10-30 min je Item | 1-5 Tage | 1-3 h |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-6 | 1-8 | Nutzertraffic | 1-5 |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop + Async | Async | Async |
Outputunterschiedlich | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Three-Point Estimate, Risk Range, Assumption Notes | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note | Funnel Report, Drop-off Analysis, Optimization Hypotheses |
Tagskeine Überschneidung | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | SchätzungUnsicherheitPrognose | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth | AnalyticsConversionGrowth |